本次开启深度学习第十一回，基于Pytorch的RNN循环神经网络模型。前面我们已经分享过线性神经网络、多层神经网络和卷积神经网络。接下来，开始学习循环神经网络。本回分享的第一个循环神经网络，叫做RNN模型。在本回中，设计通过RNN模型来对股票收盘价格进行预测。接下来给大家分享具体思路。本次学习，借助的平台是PyCharm 2024.1.3，python版本3.11 numpy版本是1.26.4，p
上周智谱在KDD 2024上，发布了新一代基座模型，包括语言模型GLM-4-Plus、文生图模型CogView-3-Plus、图像/视频理解模型GLM-4V-Plus。每一个都带了Plus，所以应该都挺厉害？如之前写过的一样，BigModel大气，作为智谱的官方平台，嘎嘎送token，是真的送！那必须得继续体验一波新模型。到2024年9月份了，体验一个新的大模型，可能就是prompt遵循能力，ag
RNN的核⼼思想是利⽤“循环”的机制，将⽹络的输出反馈到输⼊，这使得它能够，从⽽捕获序列中的⻓距离依赖关系，在处理序列数据，如⽂本、语⾳和时间序列时具有明显的优势。在每一次的输入处理中都会把之前已经提问过的问题通过与权重相乘到新的节点。结合前⼀时间步的隐藏层状态ht−1，计算当前时间步的隐藏层状态ht（即上图中的h这通常通过⼀个激活函数（如tanh函数）实现。计算公式如下（其中，Whh是隐藏
然而，空气污染物浓度数据是变化的、非线性的，且空气污染物浓度的变化具有时间连续性，即不仅与当前时刻的状态有关，还会受上一个时刻以及多个历史时刻的影响，选择合适的深度学习模型，充分发挥模型优势，构建一个精准的空气污染物浓度预测模型，为更好地改善环境质量问题奠定理论基础[6]。随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，空气污染问题日益严重，引起了社会各界的广泛关注。然而，空气污染预测仍然是一个复杂的问
CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。：广泛应用于图像处理相关的任务，包括图像分类、目标检测、图像分割等。此外，也常用于处理具有网格状结构的数据，如文档数据。
RNN-心脏病预测
帮助我们简单且快速的理解。
在人工智能领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的不断发展，大型预训练语言模型（如Qwen2-7B-Instruct）在理解与生成自然语言方面取得了显著的进展。然而，这些模型往往需要大量的计算资源和数据来进行微调，以适应特定的应用场景。Lora微调技术作为一种高效的模型优化手段，为解决这一问题提供了新的思路。本文将深入探讨Lora微调技术在Qwen2-7B-Instru
本数据集提供了英国希思罗机场1979 - 2023年的每日天气观测数据（STAID: 1860）。数据来自欧洲气候评估和数据集（ECA&D），包括多个天气参数，如温度、降水、日照等。根据红色的预测线和蓝色的真实线对比来说，有一定的准确率，真实值高的时候预测值也高，但是预测值波动幅度没有真实值大。先使用One-Hot进行季节编码再使用MinMaxScaler进行标准化。数据文件中包含了若干评估数据质
deepseek.com 从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降 标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据， 模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导。
通过上述步骤，您可系统掌握 RNN 的核心理论、实现及优化方法。控制历史信息保留，避免传统 RNN 的连乘梯度，缓解消失问题。，导致梯度消失/爆炸。LSTM 通过细胞状态。
模型一直是一个很经典的模型，一般用于序列数据预测，这个可以很好的挖掘数据上下文信息，
时间是每隔固定时间收集的，故有用特征为：温度、CO、Soot。rmse、r2都不错，但是拟合度还可以再提高。
本文记录笔者在学习LSTM时的记录，相信读者已经在网上看过许多的LSTM博客与视频，与其他博客不同的是，本文会从数学公式的角度，剖析LSTM模型中各个部分的模型输入输出等维度信息，帮助初学者在公式层面理解LSTM模型，并且给出了相关计算的例子代入股票预测场景，并给出参考代码。
根据双向LSTM和单向LSTM的对比我们发现，正确率差距不大，但是速度缺相差较大,但理论上说双向LSTM具有比单向LSTM更多的参数，计算量更大，速度很慢，在这里却表现为速度大于单向，所以双向LSTM在有些时候是好于单向LSTM的，并且通过这次实验更能清晰的明白NLP的魅力。
1--ResNet50介绍上图为ResNet50的整体结构，除Input和Output环节外，还包含5个环节：Stem Block环节、Stage1-4环节和Subsequent Processing环节。1-1--Stem Block环节Stem Block环节的Input是一个三通道（C = 3， W= 224， H = 224）的图像，首先经过卷积操作（kernel_size = 7 x7，
1. 前言本文讲解循环神经网络（RNN）的改进方法，并使用改进的RNN实现电影评论情感分析。本人全部文章请参见：博客文章导航目录本文归属于：NLP模型原理与应用系列前文：长短期记忆网络（LSTM）原理与实战2. 多层RNN（Stacked RNN）在深度学习领域，可以将许多全连接层堆叠，构成一个多层感知机(Multi-Layer Perception)，可以将许多卷积层堆叠，构成一个深度卷积网络。
本文重点介绍了图像和自然语言处理等场景的神经网络结构，包括CNN、RNN、GAN、Transformers以及encoder-decoder架构等，学会这些网络结构可以大家在处理具体任务时可以有更加针对性的选择。您学废了嘛？
一、前言二、网络结构三、可解释性四、记忆主线五、遗忘门六、输入门七、输出门八、手写数字识别实战8.1 引入依赖库8.2 加载数据8.3 迭代训练8.4 数据验证九、参考资料基本的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，会忘记它在较长序列中以前看到的内容，只具有短时记忆。得到比较广泛应用的是LSTM（Long Short Term Memory）——长短期记忆网络，它在一定程度上解决了这两个问题。
【代码】【深度学习】RNN的简单实现。
RNN循环神经网络（基础篇） 【B站 刘二大人 学习】
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特殊类型的神经网络，非常适合处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。在MATLAB中，可以使用Deep Learning Toolbox来构建和训练RNN。
海上风力发电预测，多变量的循环神经网络。
深度学习（PyTorch）——循环神经网络（RNN）进阶篇
另外，seq2seq中decoder，attention的更新机制没有说清楚（其实就是梯度下降更新权重即可），若使用attention机制，则h0'没有说清楚（需要看下源码部分）（1）对于这里面RNN的表示中，使用了输入x和h的拼接描述，其他公式中也是如此。注意：这里补充了对于RNN，UVW三个矩阵的使用细节，很多喜欢使用下面这张图。（2）各符号图含义如下。
RNN循环神经网络的深度讲解
循环神经网络，RNN,LSTM,GRU，股价预测，
Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型的过拟合。它的基本思想是在训练过程中，随机地将一部分神经元的输出置为零，从而减少神经元之间的相互依赖关系，降低模型对特定神经元的依赖性，提高模型的泛化能力。本文介绍了Dropout在深度学习中的基本概念和原理，以及在循环神经网络中如何使用Dropout来解决过拟合问题。通过一个简单的Python示例，我们演示了如何在PyTorch中实现
随着社交媒体的普及和互联网技术的飞速发展，人们越来越倾向于在社交媒体平台上表达自己的观点和情感。该系统能够有效地分析社交媒体用户的情感倾向，为企业决策、舆情分析、品牌管理等提供有力的支持。未来，可以进一步探索LSTM与其他深度学习技术的结合，如注意力机制、Transformer等，以提高系统的性能和泛化能力。LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入记忆细胞、输入门、输出门和遗忘门的概念，解决了传统R
基于LSTM的格兰杰因果网络重构
正弦函数数据：使用正弦函数 y = sin(x) 生成序列数据，作为目标预测的基准。将数据分成序列块（长度为 seq_length），并构造输入 x_train 和输出 y_train。训练损失可视化：在训练过程中记录每个 epoch 的损失，并绘制损失曲线。预测结果可视化：使用训练好的模型对正弦波后续部分进行预测。通过滑动窗口机制逐步预测整个序列，并绘制真实值与预测值的对比图。输出：损失曲线：观
本关任务：通过学习循环神经网络的相关知识，完成单向循环网络的编写。对于我们已经学过的传统神经网络，它们能够实现分类以及标注任务，但一旦处理具有前后遗存关系的数据时，效果就不是十分理想了。这个问题主要由于传统神经网络的结构所导致。这时我们就需要一个不仅仅只依赖当前的输入，还需要结合前一时刻或后一时刻的输入作为参考。循环神经网络就是根据这样的需求而设计的。循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循
循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，用于处理序列数据，如文本、时间序列等。其主要特点是可以将过去的信息传递到当前时间步，从而在处理序列数据时具有记忆性。
GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）变体，旨在处理序列数据。GRU在LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）的基础上进行了简化，引入了更少的参数量和结构复杂度。GRU通过使用门控机制有效解决了传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，尤其适合处理长时间依赖的数据
本文介绍了基于深度学习的多任务文本分类方法，重点比较了使用共享底层网络层的CNN模型、双向LSTM模型和采用了自注意力机制的BERT模型。通过对比实验和性能评估，我们探讨了这些模型在多任务文本分类中的优势和适用场景。
时间卷积网络( temporal convolutional network ,TCN)是一种新型的、可以对时间序列数据进行处理的神经网络架构,与传统的卷积神经网络相比,它可以更有效地提取时序数据的特征。图1为TCN模型的单个残差单元。同时和CNN不同TCN中的因果卷积不是双向,而是单向的,即模型中t时刻的输出只由前一层中t时刻及t时刻以前的输入来决定,这样避免了模型不会丢失掉历史信息及受到未来信
循环神经网络（RNN）以其处理序列数据的独特优势，已经在多个领域取得了显著成就。通过了解RNN的基本原理、变种及应用场景，我们可以更好地选择和应用这一模型。尽管RNN仍面临一些挑战，但随着技术的不断进步，未来在序列数据处理领域的潜力仍然巨大。
pytorch RNN循环神经网络
rnn模型
1.背景介绍循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)是一种特殊的神经网络，它们具有时间序列处理的能力。这使得它们成为处理自然语言、音频和图像等序列数据的理想选择。在这篇文章中，我们将深入探讨 RNNs 的训练策略，包括优化和调参。2.核心概念与联系在理解 RNNs 的训练策略之前，我们需要了解一些基本概念。2.1 神经网络基础神经网络是一种模...
首先对IRNN进行了总的简要介绍，后面进行了原理剖析和为什么引进了IRNN，以及最后总结了它的优点和特点。目录一、说在前面1. 传统RNN的问题2. IRNN做出的改变3. 提出的IRNN的重点二、引入：传统RNN存在的问题1. 传统RNN存在的问题2. 改进的LSTM和GRU的问题3. IRNN的引入总结一、说在前面IRNN（Identity Matrix RNN），初始化RNN，即初始化矩阵循
合集 - 深度学习(12)1.算法金 | 读者问了个关于深度学习卷积神经网络（CNN）核心概念的问题06-062.算法金 | 不愧是腾讯，问基础巨细节 。。。06-073.算法金 | LSTM 原作者带队，一个强大的算法模型杀回来了06-084.算法金 | 只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）06-095.算法金 | 一文看懂人工智能、机器学习、深度学习是什么、有什么区别！06-
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